秦溧　艾青

摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的逐漸擴(kuò)大，用戶對(duì)相同數(shù)據(jù)訪問(wèn)的相對(duì)集中，從而出現(xiàn)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)負(fù)擔(dān)加重，數(shù)據(jù)庫(kù)響應(yīng)效率低下，瀏覽器上響應(yīng)延遲等重大問(wèn)題。基于此，提出采用Redis高性能分布式內(nèi)存緩存服務(wù)器的這一技術(shù)，來(lái)解決因數(shù)據(jù)量過(guò)大導(dǎo)致頁(yè)面響應(yīng)延遲的問(wèn)題。通過(guò)實(shí)驗(yàn)以及和傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)比的結(jié)果表明，利用緩存技術(shù)查找數(shù)據(jù)，可以在一定程度上減少對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問(wèn)，同時(shí)加快Web等應(yīng)用的響應(yīng)速度，提高用戶體驗(yàn)感。

關(guān)鍵詞：Redis;Sql;緩存;數(shù)據(jù)庫(kù)

中圖分類(lèi)號(hào)：TP311.5文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

目前我們所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)采用的是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到該系統(tǒng)中，再通過(guò)服務(wù)器從中獲取數(shù)據(jù)，并在瀏覽器上顯示出來(lái)。但隨著數(shù)據(jù)量逐漸增大，用戶度對(duì)相同數(shù)據(jù)訪問(wèn)的集中，就會(huì)出現(xiàn)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)負(fù)擔(dān)加重，數(shù)據(jù)庫(kù)響應(yīng)效率低下，瀏覽器上響應(yīng)延遲等重大問(wèn)題。特別是當(dāng)我們?cè)陂_(kāi)發(fā)Web應(yīng)用時(shí)，前端界面成為了不可獲取的一部分，但是每次用戶對(duì)我們的網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行訪問(wèn)時(shí)，都要重新加載一次靜態(tài)資源，從而加重服務(wù)器的負(fù)擔(dān)，造成網(wǎng)上顯示延遲等問(wèn)題，在很大程度上影響了用戶體驗(yàn)感。基于以上問(wèn)題，本文結(jié)合Redis高性能分布式內(nèi)存緩存服務(wù)器技術(shù)，對(duì)頁(yè)面進(jìn)行分布式管理。并通過(guò)實(shí)驗(yàn)和對(duì)比證實(shí)了利用緩存技術(shù)查找數(shù)據(jù)，可以在一定程度上減少對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問(wèn)，同時(shí)加快Web等應(yīng)用的響應(yīng)速度，提高用戶體驗(yàn)感。

1 Redis概述

1.1 Redis的特性

Redis是一個(gè)基于鍵值對(duì)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)，也是類(lèi)屬于NOSQL的一種，它可以利用多種不同的鍵值對(duì)數(shù)據(jù)類(lèi)型來(lái)滿足于不同的存儲(chǔ)需求，Redis優(yōu)勢(shì)主要包括：

（1）性能高。由于Redis是NoSql數(shù)據(jù)庫(kù)，Redis的所有操作都是直接操作于內(nèi)存之中，它的運(yùn)行速度相比較于MySQL這一類(lèi)傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，就好比是在內(nèi)存中進(jìn)行讀寫(xiě)和在硬盤(pán)中進(jìn)行讀寫(xiě)的差距;

（2）可使用的數(shù)據(jù)類(lèi)型非常豐富，Redis能夠支持二進(jìn)制的Hash，Set，String，List等數(shù)據(jù)類(lèi)型的操作;

（3）支持事務(wù)，操作都是原子性，所謂的原子性就是對(duì)數(shù)據(jù)的更改要么全部執(zhí)行，要么全部不執(zhí)行;

（4）豐富的特性，Redis還支持publish/subscribe，通知，key過(guò)期等等特性。基于上述優(yōu)勢(shì)，Redis技術(shù)最大的應(yīng)用場(chǎng)景就是用來(lái)做緩存。緩存技術(shù)可以大大減輕服務(wù)器的壓力，減少數(shù)據(jù)丟失，提高系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的一致性和完整性。[1]

Redis對(duì)于不同的常見(jiàn)數(shù)據(jù)類(lèi)型來(lái)說(shuō)，指令既有相同的，也有針對(duì)不同數(shù)據(jù)類(lèi)型的特殊指令。同時(shí)Redis具有Java版本客戶端Jedis，Jedis擁有Java的主要特性之一多線程處理，通過(guò)線程來(lái)優(yōu)化系統(tǒng)資源，通過(guò)線程操作Redis的數(shù)據(jù)，并根據(jù)實(shí)際情況對(duì)線程進(jìn)行回收，極大的提高的Redis的使用效率。在提高數(shù)據(jù)獲取速度時(shí)，我們需要用一些緩存技術(shù)，Redis的最大優(yōu)勢(shì)在于可將數(shù)據(jù)緩存到內(nèi)存并能夠分片存儲(chǔ)，同時(shí)擁有很高的讀寫(xiě)效率。[2]

在這個(gè)基礎(chǔ)之上，Redis還可以使用各種不同方式的排序，以此來(lái)滿足各種不同業(yè)務(wù)的需求，為了不影響查詢(xún)數(shù)據(jù)的速度，數(shù)據(jù)一般都是先在內(nèi)存中緩存下來(lái)，區(qū)別就是Redis會(huì)在經(jīng)過(guò)一段周期后的將更新后的數(shù)據(jù)重新在磁盤(pán)中進(jìn)行寫(xiě)入和覆蓋，又或者會(huì)把進(jìn)行修改的操作寫(xiě)入記錄文件中，再將此文件追加到之前的記錄文件中。前者為默認(rèn)的RDB存儲(chǔ)模式，所謂RDB，就是將數(shù)據(jù)寫(xiě)入到一個(gè)臨時(shí)的文件。等到持久化結(jié)束之后，用這個(gè)臨時(shí)文件，替換掉上次舊的持久化的文件，從而達(dá)到恢復(fù)數(shù)據(jù)的目的。優(yōu)點(diǎn)，是只需要通過(guò)使用單獨(dú)子進(jìn)程來(lái)進(jìn)行持久化操作，并不需要主進(jìn)程進(jìn)行任何的IO操作，從而保證了redis的高效性;缺點(diǎn)，RDB會(huì)間隔一段時(shí)間再進(jìn)行持久化操作，如果在持久化期間，redis發(fā)生了故障，會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)的丟失情況，所以這種方式更適合對(duì)數(shù)據(jù)要求不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臅r(shí)候。由于只需要對(duì)界面的數(shù)據(jù)進(jìn)行緩存，所以本文采用RDB存儲(chǔ)模式技術(shù)便可達(dá)到需求。

1.2 Redis存儲(chǔ)機(jī)制

其存儲(chǔ)機(jī)制默認(rèn)設(shè)置為如果更改了一個(gè)Key，則間隔900秒之后進(jìn)行一次持久化存儲(chǔ)。如果更改了十個(gè)Key則300秒之后進(jìn)行一次持久化存儲(chǔ)，如果更改一萬(wàn)個(gè)Key則自修改之時(shí)起，一分鐘之后進(jìn)行一次持久化存儲(chǔ)，持久化完成后，將臨時(shí)文件替換掉舊的RDB。

使用RDB恢復(fù)數(shù)據(jù)也非常簡(jiǎn)單，實(shí)際上只需重啟Redis服務(wù)即可完成。啟動(dòng)的時(shí)候，redis的sever會(huì)從dump.rdb文件中先同步數(shù)據(jù)，第二種方式是AOF，是將執(zhí)行過(guò)的指令記錄下來(lái)，數(shù)據(jù)恢復(fù)時(shí)，按照從前到后的順序再將指令執(zhí)行一遍從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的恢復(fù)。優(yōu)點(diǎn)，可以保持更高的數(shù)據(jù)完整性。例如，如果設(shè)置追擊File的時(shí)間是一秒，那么一旦Redis發(fā)生了故障，最多只會(huì)丟失那一秒的數(shù)據(jù)。且如果日志寫(xiě)入不夠完整，支持通過(guò)RedisCheckAof來(lái)進(jìn)行日志修復(fù)，Aof文件沒(méi)備注right之前可以刪除其中的某些指令。缺點(diǎn)，aof比rdb文件大，且恢復(fù)速度慢，因?yàn)樗且杂涗洸僮鲾?shù)據(jù)為主的。

此外，通信業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)大部分都是數(shù)字信息，如手機(jī)號(hào)碼、imsi碼等，采用az，AZ，09組成的62進(jìn)制替代10進(jìn)制可以大大的節(jié)約內(nèi)存，手機(jī)號(hào)碼可以從11位壓縮到6位，imsi碼可以從15位壓縮到9位。由此可以進(jìn)一步節(jié)約內(nèi)存。[3]

redis的應(yīng)用目前已經(jīng)十分廣泛，國(guó)內(nèi)的淘寶，新浪，以及國(guó)外的GitHub等都在使用Redis的緩存服務(wù)。

當(dāng)然，在使用Redis緩存技術(shù)之前，必須搭建分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)。為了進(jìn)一步提高Redis的分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的效率，必須同時(shí)要考慮到數(shù)據(jù)庫(kù)的負(fù)載情況，因此在開(kāi)發(fā)時(shí)還需要額外搭建另一個(gè)分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)。傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)采用中央處理器或者是內(nèi)存的使用來(lái)進(jìn)行代價(jià)的評(píng)估，但對(duì)于這種系統(tǒng)的存儲(chǔ)方式和數(shù)據(jù)類(lèi)型往往不是很全面。在實(shí)際運(yùn)行的過(guò)程中，對(duì)多類(lèi)資源數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)的統(tǒng)計(jì)，當(dāng)完成對(duì)執(zhí)行處理任務(wù)的線程后，完成對(duì)永不服務(wù)的主線程的響應(yīng)，再以此為基礎(chǔ)，確定各個(gè)影響數(shù)據(jù)存儲(chǔ)有效性的影響因素，實(shí)現(xiàn)對(duì)分布式數(shù)據(jù)的可靠性評(píng)測(cè)和存儲(chǔ)。[4]

2 采用Redis進(jìn)行頁(yè)面緩存的設(shè)計(jì)方案，以及后臺(tái)配置文件的編寫(xiě)

2.1 Redis解決頁(yè)面緩存問(wèn)題的方案設(shè)計(jì)

Redis作為一個(gè)NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，它的簡(jiǎn)單易用是它最主要的特點(diǎn)。它的本質(zhì)其實(shí)是和布隆過(guò)濾器[5]類(lèi)似，只是作為一個(gè)服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫(kù)之間的一個(gè)緩沖區(qū)，當(dāng)用戶要訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，先訪問(wèn)Redis，如果Redis中有所需要的數(shù)據(jù)，便直接取出，返回到服務(wù)器;如果沒(méi)有，便去訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)，將數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)返回給服務(wù)器，同時(shí)將數(shù)據(jù)保存一份到Redis中，便于下次的取和用。

根據(jù)此特性，我可以解決頁(yè)面緩存的問(wèn)題。實(shí)際上，我們的前端界面的靜態(tài)資源，對(duì)用戶體驗(yàn)感影響最大的，便是我們界面上的圖片信息，因?yàn)檫@是用戶最容易注意到的，也是經(jīng)常在改變的，所以我們需要將界面上的圖片信息，緩存到我們的Redis數(shù)據(jù)庫(kù)中。

由于Redis存儲(chǔ)機(jī)制是以鍵值對(duì)的形式進(jìn)行存儲(chǔ)的，因此，我們只需要通過(guò)后端來(lái)實(shí)現(xiàn)，將圖片的索引作為鍵，將圖片的路徑等信息以JSON的形式作為值緩存到Redis中，從而達(dá)到無(wú)需訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)，便可加載圖片的目的。當(dāng)然，如果我們后期需要對(duì)圖片進(jìn)行更新，用戶也只需要重新加載一次頁(yè)面便可更新Redis中的緩存信息。

2.2 Redis緩存技術(shù)設(shè)計(jì)流圖

該圖用于展示服務(wù)器在進(jìn)行數(shù)據(jù)存取時(shí)和Redis以及數(shù)據(jù)庫(kù)之間的交互流程，如圖1所示，當(dāng)服務(wù)器要獲取相應(yīng)的數(shù)據(jù)時(shí)，先從Redis中獲取，如果命中，則直接返回給服務(wù)器;如果未命中，則再?gòu)臄?shù)據(jù)庫(kù)中獲取，獲取到數(shù)據(jù)后，返回給服務(wù)器，并更新Redis中的內(nèi)容。

2.3 Redis配置文件信息

配置使用Redis所需要的相關(guān)信息，如圖2所示：

（1）spring.redis.database：數(shù)據(jù)庫(kù)索引，在使用Redis時(shí)，由于Redis有16個(gè)內(nèi)置庫(kù)，需要標(biāo)明使用哪個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，默認(rèn)是用的是下標(biāo)為0的庫(kù)，這里設(shè)置的是索引為1的庫(kù);

（2）spring.redis.host：Redis服務(wù)器地址，由于Redis是分布式的緩存數(shù)據(jù)庫(kù)，所以需要單獨(dú)部署到一臺(tái)計(jì)算機(jī)上，這里部署到的是Linux虛擬機(jī)上，虛擬機(jī)的IP地址是：192.168.220.128，所以Redis的服務(wù)器地址是：192.168.220.128;

（3）spring.redis.port：Redis服務(wù)器連接端口，Redis的配置文件中，端口號(hào)默認(rèn)配置為6379;

（4）spring.redis.password：Redis服務(wù)器連接密碼，其實(shí)Redis默認(rèn)連接是沒(méi)有密碼的，這里為了保險(xiǎn)起見(jiàn)在Redis的配置文件中設(shè)置連接Redis的密碼為：imooc;

（5）spring.redis.pool.maxactive：連接池最大連接數(shù)，這里可以設(shè)置同時(shí)訪問(wèn)Redis的連接數(shù)量，如果設(shè)置為負(fù)值則表示沒(méi)有連接的限制;

（6）spring.redis.pool.maxwait：連接池最大阻塞等待時(shí)間，是指建立連接的最大等待時(shí)間，毫秒為單位，如果是負(fù)值，則表示永遠(yuǎn)等待;

（7）spring.redis.pool.maxidle：連接池最大空閑連接，如果超過(guò)最大空閑連接數(shù)，會(huì)將對(duì)象丟棄;

（8）spring.redis.pool.minidle：連接池最小空閑連接，如果小于最小空閑連接數(shù)，會(huì)創(chuàng)建新的連接對(duì)象，以此來(lái)保持空閑連接數(shù)量大于等于最小空閑連接數(shù);

（9）spring.redis.timeout：連接超時(shí)時(shí)間。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

本文通過(guò)采用RedisDesktopManager圖形化Redis管理工具來(lái)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析和研究。

如圖3所示，在db0這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中，有8個(gè)數(shù)據(jù)鍵，這8個(gè)數(shù)據(jù)鍵分別對(duì)應(yīng)8種不同類(lèi)別的圖片資源信息，如表1所列：

這樣，在獲取value1所對(duì)應(yīng)的值時(shí)，只需要在后端通過(guò)鍵shopcategorylist_allfirstlevel，便可直接在Redis中獲取到值，而無(wú)需再次通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行查詢(xún)操作，極大程度上改善了系統(tǒng)的效率。將不使用Redis的傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和采用Redis的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行對(duì)比，會(huì)發(fā)現(xiàn)采用Redis有以下好處，如表2所列：

4 結(jié)語(yǔ)

基于Redis技術(shù)的分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法，可以解決因數(shù)據(jù)量逐漸增大，用戶對(duì)相同數(shù)據(jù)訪問(wèn)的集中，而出現(xiàn)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)負(fù)擔(dān)加重，數(shù)據(jù)庫(kù)響應(yīng)效率低下，瀏覽器上響應(yīng)延遲等重大問(wèn)題。本文通過(guò)實(shí)驗(yàn)以及對(duì)比證實(shí)了可以利用緩存技術(shù)查找數(shù)據(jù)，可以在一定程度上減少對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問(wèn)，同時(shí)加快Web等應(yīng)用的響應(yīng)速度，提高用戶體驗(yàn)感。

參考文獻(xiàn)：

[1]寧方美，賀雪梅，牟晉娟.SpringBoot集成Redis緩存技術(shù)在企業(yè)一卡通系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].電子技術(shù)與軟件工程，2019（24）：133134.

[2]葉朋.網(wǎng)站訪問(wèn)性能優(yōu)化的研究與實(shí)現(xiàn)[D].哈爾濱理工大學(xué)，2020.

[3]徐茂紅，王飛，張明.基于大數(shù)據(jù)量的Redis技術(shù)應(yīng)用與研究[J].信息技術(shù)與信息化，2019（11）：228230.

[4]宋云奎，吳文鵬，趙磊，莫?jiǎng)Ψ?，黃俊濤.基于REDIS的分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法[J].計(jì)算機(jī)產(chǎn)品與流通，2020（08）：106.

[5]王偉晨.基于布隆過(guò)濾器算法的數(shù)據(jù)檢索誤判率研究[J].計(jì)算機(jī)產(chǎn)品與流通，2020（03）：260261.

基金項(xiàng)目：遼寧科技大學(xué)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃資助項(xiàng)目（202010146482）遼寧科技大學(xué)優(yōu)秀人才項(xiàng)目（2018RC05）

作者簡(jiǎn)介：秦溧（2000—），男，重慶榮昌人，本科在讀生，軟件工程專(zhuān)業(yè)。

*通訊作者：艾青（1980—），男，漢族，遼寧遼陽(yáng)人，博士，副教授，碩士生導(dǎo)師，從事軟件工程、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能研究。